多体动力学仿真车辆传动齿轮疲劳寿命灵敏度分析

齿轮是机械传动中重要的传力构件,由于测试手段和试验方法的限制,齿轮设计的时候多采用静强度设计理论,无法准确地反应实际情况下的动态特性,导致齿轮的实际寿命和设计寿命有较大的差距。基于多体动力学仿真分析方法建立履带式车辆传动系统虚拟行驶试验平台,获得齿轮在不同工况下的动载荷谱。基于疲劳分析软件MSC.Fatigue获得了齿轮的疲劳寿命,进而改变齿轮的结构参数分析不同结构齿轮的疲劳寿命,得到其疲劳寿命随不同结构参数变化的规律,进行齿轮疲劳寿命的灵敏度分析,为齿轮的结构优化作了一定的探索。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

具有镀铬层的铁磁材料和零件的裂纹检测

阐述了具有镀铬层铁磁性零件的裂纹漏磁检测机理,探讨了基于循环搜索逼近的裂纹定量检测的基本方法。实测结果证明漏磁法检测具有镀铬层工件的缺陷是可靠的。     

线膛炮内膛图像膛线识别研究

提出了一种线膛炮内膛表面图像识别的分层次识别方案,并研究了膛线识别的算法。对于特定情况下的图像识别有一定的借鉴作用。     

一种快速有效的循环平稳信号检测方法

TSAE-Z算法把时间切片自相关包络检测和可变步进的Zoom-FFT检测相结合,实现了对循环平稳信号的快速、精确检测,仿真结果表明,在相同数据长度条件下,TSAE-Z算法能够使检测运算时间减少3个数量级;在相同执行时间的条件下,TSAE-Z算法能在提高检测分辨率的同时使检测性能提升6dB以上。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于预报误差分布拟合的卫星历史机动检测方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

核反应堆非能动系统物理过程敏感参数识别的迭代法

核反应堆非能动系统参数敏感性分析是系统可靠性不确定性分析的重要组成部分。相关系数在刻画系统物理过程的成功准则参数敏感性方面存在缺陷,针对此问题提出迭代法,其综合了输入参数与成功准则的相关系数、偏相关系数以及输入参数之间的相关系数三方面信息,通过实例验证方法的正确性和实用性。迭代法适合分析参数对成功准则的偏相关性,能识别出更为精确的敏感参数,为进一步提高非能动系统物理过程的可靠性提供参考依据。